智能制造需要解決的核心問題有哪些

為什么要進行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型？

從需求端研究發(fā)現(xiàn)，消費者的需求已經(jīng)發(fā)生了變化，傳統(tǒng)的大批量、標準的產(chǎn)品已經(jīng)無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的多樣性需求，這個時候作為供給端需要怎樣跟上消費端的需求，是需要重點考慮的問題。

不管是汽車生產(chǎn)廠家，還是供應(yīng)商都應(yīng)該考慮如何解決由產(chǎn)品本身的不確定性、多樣性、復(fù)雜性而帶來的生產(chǎn)方式的不確定性與復(fù)雜性問題。

智能制造要解決的核心問題就是，面對客戶需求的變化及不確定性，企業(yè)如何適應(yīng)和跟上這一快速的變化，如何更好地滿足客戶需求，這是智能制造轉(zhuǎn)型的邏輯起點。其根本還是為了適應(yīng)市場快速的變化，提升公司應(yīng)對未來市場不確定性的能力，提升綜合競爭力，降低自己的成本，從而在市場上贏得立足之地，具體表現(xiàn)在效率、成本、質(zhì)量、服務(wù)四個關(guān)鍵要素方面。

（1）效率?？s短產(chǎn)品的上市周期，加快新產(chǎn)品的迭代速度；提升制造的柔性與靈活性，以應(yīng)對市場日益增長的個性定制化需求。

（2）質(zhì)量。打造可追溯的質(zhì)量管理體系，向客戶保證能夠持續(xù)兌現(xiàn)高質(zhì)量地按時交付。

（3）成本。讓企業(yè)單位的成本投入獲得比同業(yè)競爭對手更大的產(chǎn)出。

（4）服務(wù)。通過對設(shè)備的連接，實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)的完整采集與分析，幫助客戶提升生產(chǎn)效率、預(yù)測性維護，以及生產(chǎn)可視透明化，通過數(shù)據(jù)有效合理地調(diào)動能量，通過數(shù)字化進行運維服務(wù)。

而怎樣消除或減少不確定呢？香農(nóng)在20世紀40年代就已經(jīng)給出了答案——信息是用來消除隨機不確定性的東西。工信部安筱鵬博士提出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)就是通過信息的采集、分析、決策，從而實現(xiàn)全局的制造效率提升，響應(yīng)“大規(guī)模定制”中的高品質(zhì)、低成本要求。

如何進行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型工作？

貫穿人類科技發(fā)展的歷史，有兩條主線，一個是能量，另一個是信息。第一次工業(yè)革命與第二次電氣革命，更多是能量的轉(zhuǎn)換和生產(chǎn)效率的提升。進入近代，能量增加的速率在放緩，信息增加的速率在遞增。信息在社會中的權(quán)重增加，代表著信息置換能量成為技術(shù)迭代、社會發(fā)展的主要手段。

在能量主線，傳統(tǒng)的生產(chǎn)工具或方式需要演化到智能工具階段，生產(chǎn)效率得到進一步提升。例如：搬運機器人通過視覺識別、算法優(yōu)化可以自主決策運動軌跡，傳統(tǒng)的夾具設(shè)計、PLC設(shè)計通過標準化、模塊化、數(shù)字化、智能化的改進，可以進行快速地參數(shù)化設(shè)計，提升設(shè)計的效率，減少成本的投入。

在信息主線，傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策方式需要演化到通過“數(shù)據(jù)+算法”的方式進行決策，目前的管理系統(tǒng)例如ERP、CRM、MES等更多是管理思想的數(shù)字化、代碼化，通過信息化的方式已經(jīng)提升了企業(yè)的管理效率。如圖1所示，我們可以通過不斷挖掘、匯聚、分析消費者以及研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈等數(shù)據(jù)，基于“數(shù)據(jù)+算法”構(gòu)建一套新的決策機制，替代傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策，實現(xiàn)更加高效、科學、精準、及時的決策，以適應(yīng)需求的快速變化。

圖1? 基于“數(shù)據(jù)+算法”構(gòu)建的全新決策機制

智能工具

通過“標準化→數(shù)字化→網(wǎng)絡(luò)化→智能化”的演化路徑（見圖2），將能量工具轉(zhuǎn)換為智能工具，包含硬件工具與軟件工具。例如，軟件智能工具就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，將初始設(shè)計數(shù)據(jù)整理成知識。讓知識顯性化、共享化、工具化以及智慧化，使知識跟設(shè)計過程融合。比如把設(shè)計過程變成組件化、參數(shù)化，形成工程化知識，具有自動化特征，網(wǎng)絡(luò)化可以關(guān)聯(lián)更多的信息快速形成合力，參數(shù)化輸入可以自動生成夾具單元，并加入算法模型，就具備了智能化特征。

圖2? 智能工具演化路徑

標準化、模塊化是所有的基礎(chǔ)。要解決一個復(fù)雜的系統(tǒng)或復(fù)雜的過程，必然的也是唯一的方法就是對復(fù)雜系統(tǒng)或復(fù)雜過程進行分解。這也是為什么自工業(yè)化開始，“標準化”就是一個永恒的主題。只有在實現(xiàn)標準化、模塊化的基礎(chǔ)上，智能化才能進一步演化，而模塊化也是現(xiàn)在數(shù)據(jù)中臺概念的核心理念。

智能決策

通過“行業(yè)知識+數(shù)據(jù)+算法模型”幫助客戶實現(xiàn)輔助決策，通過PLC及傳感器采集現(xiàn)場設(shè)備運行的數(shù)據(jù)，并且將其轉(zhuǎn)換成具有時間標簽的工業(yè)大數(shù)據(jù)，加之適用的算法和算力，通過行業(yè)知識的總結(jié)分析，解析出這些數(shù)據(jù)背后所蘊含的特定的工況模式和特征（知識），根據(jù)這些知識進行設(shè)備參數(shù)的優(yōu)化、預(yù)防性維護以及改進設(shè)備的設(shè)計。通過以上模式（見圖3）輔助客戶在生產(chǎn)線運營的過程中進行效率提升、成本優(yōu)化、質(zhì)量追溯。

圖3? 智能決策